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社交网络影响力的最优化（用Python实现）与Wiki-Vote数据集

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简介：
本研究探讨了如何利用Python编程语言最大化个人或组织在社交网络上的影响力，并应用Wiki-Vote数据集进行实证分析。 内容概要：社交网络影响力最大化（Python实现）及Wiki-Vote数据集。 1. 线性阈值模型（LT模型）代码实现（包含详细注释） 2. LT模型改进算法-贪心算法代码实现（同样有详细注释） 源代码适用于学生或研究者，该方向的学生可以利用这些资源进行学习和实验。影响力最大化的应用场景非常广泛，包括但不限于病毒营销、推荐系统、信息扩散、时间探测、专家发现及链接预测等。 主要文件如下： - BAcreate.py - linear_threshold.py - linear_threshold_clime.py - LT_improve.py - test_linear_threshold.py - test_linear_threshold_clime.py - Wiki-Vote.txt

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  • 社交网络影响力的最优化（用Python实现）与Wiki-Vote数据集
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    本研究探讨了如何利用Python编程语言最大化个人或组织在社交网络上的影响力，并应用Wiki-Vote数据集进行实证分析。 内容概要：社交网络影响力最大化（Python实现）及Wiki-Vote数据集。 1. 线性阈值模型（LT模型）代码实现（包含详细注释） 2. LT模型改进算法-贪心算法代码实现（同样有详细注释） 源代码适用于学生或研究者，该方向的学生可以利用这些资源进行学习和实验。影响力最大化的应用场景非常广泛，包括但不限于病毒营销、推荐系统、信息扩散、时间探测、专家发现及链接预测等。 主要文件如下： - BAcreate.py - linear_threshold.py - linear_threshold_clime.py - LT_improve.py - test_linear_threshold.py - test_linear_threshold_clime.py - Wiki-Vote.txt
     
  • 社交网络影响力的最优化研究
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    本研究探讨如何通过策略和技巧提升个人或品牌在社交平台上的影响力，旨在帮助用户最大化利用社交媒介资源。 随着互联网技术的不断进步，社交网络得到了迅速发展。这使得基于大规模人群的社会影响力测量首次成为可能。在这一领域内，“影响力最大化问题”成为一个关键的研究课题。这个问题从最初的“口口相传”和“病毒式营销”，逐步演进到运用马尔科夫随机场模型进行研究，并逐渐成为了学术界的一个热门话题，吸引了众多学者的关注与参与。 他们提出了各种算法来解决社交网络中的影响力最大化问题。这一问题的核心在于识别出社会网络中最有影响力的节点集合，以便在市场营销活动中实现以最小的成本获得最大的回报。本段落首先介绍了有关社交网络影响力最大化的理论知识，并详细探讨了两种主要的影响力传播模型：独立级联模型（ICM）和线性阈值模型（LTM）。最后，基于经典的贪心算法提出了一种改进型算法来解决这一问题。
     
  • 社交网络影响力最大化入门算法的MATLAB实现.zip
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    本资源为《社交网络影响力最大化入门算法的MATLAB实现》，包含模拟病毒传播模型及近似贪心算法等代码示例，适合初学者了解和实践社交网络传播理论。 在MATLAB中实现社交网络影响力最大化度中心性算法。此过程包括计算邻接矩阵中节点的度值及其概率，并涉及其他基本网络模型的应用。例如，可以求解复杂网络中两个节点之间的距离以及整个网络的平均路径长度；从初始包含m0个节点的小型网络开始，通过增长机制和优先连接原则生成BA无标度网络；计算并分析各个节点及整体网络的聚类系数；确定每个节点的具体度数，并绘制出相应的度分布曲线。此外，还可以创建一个具有N个节点、每节点拥有2K邻接点的最近邻居耦合网络模型。
     
  • 社交网络影响最大化算法实现与源码分析
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    本项目专注于社交网络中影响力最大化的算法研究和实践，深入探讨并实现了多种经典算法模型，并对其实现代码进行了详细解析。适合希望提升社交网络传播效率的研究者和技术爱好者参考学习。 影响力最大化库包括JGraphT（一个用于图论数据结构和算法的Java库）以及JUNG（Java通用网络/图形框架）。在社交网络中，影响最大化问题的目标是找出一组节点，这些节点可以将信息传播给最大数量的成员。 在这项工作中，我们提出了一种以幂律图为重点的方法来加快Kempe算法的速度。改进包括预先选择最有希望的节点。为此，我们探索了幂律图的一些性质以及社会影响力与度分布之间的关系。实验分析证实，这种预选可以减少运行时间的同时保证解决方案的质量。 提出的算法源代码位于文件`src/algoritmos/PrevalentSeed.java`中。
     
  • 社交网络影响最大化算法实现与源码分析
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    本项目专注于研究和实践社交网络中信息传播的影响最大化问题，通过深入分析现有算法，并提供具体源代码以供学习参考。旨在帮助读者理解并应用相关技术提高社交媒体影响力。 影响力最大化库包括JGraphT（一个用于图论数据结构和算法的Java库）以及JUNG（Java通用网络/图形框架）。对于随机图生成模型中的社交网络影响最大化问题，我们的目标是找出一组节点，这些节点能够将信息传播给最大数量的成员。在本项目中，我们提出了一种以幂律图为焦点的方法来加速Kempe算法的速度。改进措施包括预先选择最有希望成为种子节点的节点集。为此，我们研究了幂律图的一些性质以及社会影响力与度分布之间的关系。 通过实验分析证明，这种预选方法可以减少运行时间的同时保证解决方案的质量。提出的算法源代码可以在文件`src/algoritmos/PrevalentSeed.java`中找到。
     
  • SocialPowerNBA：NBA的社交影响力分析（利用R和Python对比球场表现与社交影响）
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    《SocialPowerNBA》运用R及Python编程语言深入探讨并对比了NBA球员在赛场上的表现与其社交媒体影响力的关联，揭示篮球明星如何通过场外活动增强个人品牌价值。 该项目探讨了NBA球员在社交媒体上的影响力、薪资水平与其赛场表现及球队价值之间的关联性，并进行了数据探索。 此项目由实用AI实验室开发完成。欲深入了解相关主题，请参考以下资源： - 购买副本以获取更多信息。 - 查阅Strata 2018演讲的相关内容。 - 阅读IBM Developerworks上关于项目的文章，该文探讨了如何利用数据科学和机器学习来研究估值与出勤率之间的关系。 此外，您还可以查看Kaggle上的项目版本。此笔记本包含以下数据图例： - 团队：NBA球队的名称 - GMS：参赛场次 - PCT_ATTENDANCE：平均出席率
     
  • 14万条微博的实验数据集——适用于社交网络分析、社区划分及事件检测、链接预测和影响力最大化等研究。
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    本数据集包含14万条微博内容，旨在为社交网络分析提供全面支持，涵盖社区结构识别、热点事件追踪、用户间关系预测及关键信息传播路径探索等领域。 Twitter数据集包含14万条记录，包括文本、时间、转推关系、回复关系及作者等相关信息。该数据集中还包含了用户之间的社交网络连接信息，具体体现为用户的转发关系。此数据集可用于多种研究领域，如社交网络数据分析、异常检测与事件演化模型分析、情感分析以及链接预测和信息传播等。
     
  • Flickr的社交网络数据集
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    Flickr的社交网络数据集包含用户间连接和照片标签信息，为研究社交网络结构及图像内容提供了宝贵的资源。 Flickr是一个用户分享图片和视频的社交平台，在这个数据集中，每个节点代表一个Flickr用户，每条边表示两个用户之间的朋友关系。此外，每个节点都有标签来标识用户的兴趣小组。
     
  • 关于Tesla的Twitter数据集，适用于社区发现、链接预测和影响力最大化的研究
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    本数据集收集了与Tesla相关的Twitter信息，旨在支持社区发现、链接预测及影响力最大化等领域的研究工作。 我已将Tesla的Twitter数据集中的用户微博链接导出，并可以将其导入Gephi进行测试研究。该数据集适用于社区发现、链接预测及影响力最大化等相关研究。
     
  • Python社交网络图形化
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    《Python社交网络图形化》是一本介绍如何使用Python进行社交网络数据分析与可视化的书籍。书中通过丰富的实例和清晰的讲解，帮助读者掌握利用Python构建、分析及可视化社交网络数据的技术，适用于对社交网络研究感兴趣的开发者和研究人员。 在社交网络图的绘制过程中可以使用`nx.circular_layout()`来指定节点布局方式。通过调用`nx.draw_networkx_nodes()`, `nx.draw_networkx_edges()`, 和 `nx.draw_networkx_labels()` 函数分别实现对网络图中节点、边以及标签的绘制操作。此外，为了正常显示中文标签需要导入如下库并设置相关参数： ```python import networkx as nx import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os plt.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei] # 正常显示中文标签 ``` 注意，在上述代码片段中，`plt.rcParams[font.sans-serif] = [SimHei]` 这一行用于设置字体以便正确渲染含有非英文字符的文本内容。